將 Transformer 算法嵌入到產(chǎn)品研發(fā)中，需要進行以下幾個步驟：

1. 收集數(shù)據(jù)：為了訓練 Transformer 模型，需要大量的標注數(shù)據(jù)，包括客戶的聊天記錄、對產(chǎn)品的評價等信息。

2. 數(shù)據(jù)預處理：需要對收集的數(shù)據(jù)進行清洗、分詞、去停用詞等處理，以便進行后續(xù)的向量化和訓練。

3. 訓練 Transformer 模型：使用預處理后的數(shù)據(jù)來訓練 Transformer 模型，可以使用現(xiàn)成的 Transformer 庫，例如 Hugging Face 的 Transformers，或者使用 TensorFlow 或 PyTorch 等深度學習框架搭建自己的 Transformer 模型。

4. 集成到產(chǎn)品中：將訓練好的 Transformer 模型集成到產(chǎn)品中，可以通過編寫程序或者使用現(xiàn)成的 API 將模型嵌入到聊天框中。具體實現(xiàn)方式需要根據(jù)產(chǎn)品的具體情況而定。

下面是一個使用 Hugging Face 的 Transformers 庫進行情感分析的 Python 代碼示例：

from transformers import pipeline
# 加載情感分析模型
classifier = pipeline("text-classification", model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
# 進行情感分析
result = classifier("I really like this product!")
# 輸出結(jié)果
print(result)

該示例中使用了 Hugging Face 的 Transformers 庫中的 DistilBERT 模型，對一條文本進行情感分析，并返回了該文本的情感類別及其概率。在具體實現(xiàn)時，需要根據(jù)產(chǎn)品的需求進行相應的修改。